Eu gostaria de dividir uma matriz numpy 3D em blocos 3D de uma forma 'pitônica'. Estou trabalhando com sequências de imagens que são matrizes um pouco grandes (1000X1200X1600), então preciso dividi-las em partes para fazer meu processamento.

Eu escrevi funções para fazer isso, mas estou me perguntando se existe uma maneira numpy nativa de fazer isso - o numpy.split não parece fazer o que eu quero para matrizes 3D (mas talvez eu não entenda sua funcionalidade)

Para ser claro: o código abaixo realiza minha tarefa, mas estou procurando uma maneira mais rápida de fazê-lo.

def make_blocks(x,t):
#x should be a yXmXn matrix, and t should even divides m,n
#returns a list of 3D blocks of size yXtXt 
    down =  range(0,x.shape[1],t)
    across = range(0,x.shape[2],t)
    reshaped = []
    for d in down:
        for a in across:
            reshaped.append(x[:,d:d+t,a:a+t])
    return reshaped

def unmake_blocks(x,d,m,n):
#this takes a list of matrix blocks of size dXd that is m*n/d^2 long 
#returns a 2D array of size mXn
    rows = []
    for i in range(0,int(m/d)):
        rows.append(np.hstack(x[i*int(n/d):(i+1)*int(n/d)]))
    return np.vstack(rows)